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概念:从BI到AI

这里所谈数据包括来自企业业务系统订单、库存、交易账目、客户和供应商等来自企业所处行业和竞争对手数据以及来自企业所处其他外部环境中各种数据。 以上就是BI典型应用,只不过企业级数据量更多而已,然后其中过程复杂一点而已,原理与道理都是一致,最后目的都是为了决策,我目的是为换资费做决策,企业则是为了管理与市场做决策。 现在再来谈谈AI人工智能,在电影与书籍中会经常看到关于人工智能化概念与实体,其实这个理论是很玄乎给人一种很神秘感觉,让我来揭开它神秘一角,现在我数据仓库有了那些数据,其实就是一个合并表, 那就是假设你现在跟一个程序在聊天,但你分辨不出这个程序是人还是程序,那么这个程序就具有了智能,这就是经典图基理论,就写到这里吧从简单数据整理到BI,再从BI到DM,再从DM到AI,已经够远了。。。 BI商业智能 DM数据挖掘 AI人工智能

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AI概念验证,如何建立成功AI PoC

我个人比较喜欢是应用方向,提供是智能产品,而不是技术输出。 所以今天文章也是帮助大家如何应用好AI技术~ - 那么,PoC是什么? 我们先看看PoC相关文章是怎么使用这个概念。 1 软银宣布正在开发跨运营商移动支付服务概念验证(PoC); 2 摩根士丹利声称区块链技术仍处于“概念验证(PoC)”阶段; 3 2019年3D打印现状报告中指出,概念验证和原型设计依然是2019年3D 可见,概念验证(PoC)目标是测试是否值得花时间在其中,如果通过概念验证,意味着可以进入正式生产、商业化应用阶段。构建PoC很难,但是构建AI PoC更加困难,因为它需要大量技能。 (我现在常使用是sanic跟mongodb) - 设计AI模块 AI模块输入: 例如,用户年龄和位置或电子邮件正文等各种形式输入。 AI模块输出: AI要回答用户提交问题。 所以我们需要根据输入跟输出确认AI系统任务是怎么样。 为了帮助你确定构建AI复杂性, 作者推荐了3个步骤。

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    AI不思议|说说那些偶尔混淆概念

    AI时代,各种新鲜名词层出不穷,技术人员还好理解。 但是产品和运营两队小伙伴一不小心就遇到概念混淆场景,有些时候是自己记模糊了、有些时候自己没记错、却被别人“拐到沟里“了… 为了不在小伙伴们集体侃大山时候说错出糗,快来看看以下易混淆概念吧! ① 深度学习是机器学习一个内含分支,是机器学习中一种基于对数据进行表征学习方法。 ② 深度学习建立、模拟人脑进行分析学习神经网络,它模仿人脑机制来解释数据,例如图像,声音和文本。 ③ 虽然PHP是世界上最好语言(皮一下.JPG),但Python是大多数深度学习框架前端语言,学会Python就能解锁大部分深度学习框架了。 Docker和虚拟机 ? ③ 测试数据(Testing Data):用于评估模型准确率,不可与训练数据混用,以客观评价模型泛化性能。 OK确认过它们,遇上对的人工智能!

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    产生混合神经符号模型概念(CS AI)

    人类概念知识是支持生成新颖而高度结构化概念能力,而这种概念知识形式引起了认知科学家极大兴趣。一种传统强调结构化知识,将概念视为嵌入直观理论中或组织为复杂符号知识结构概念。 第二种传统强调统计知识,将概念知识视为训练神经网络和其他统计模型所捕获以用于丰富相关结构中新兴知识。在本文中,我们通过用于产生新概念新型神经符号模型探索了这两种传统综合。 使用简单视觉概念作为测试平台,我们将神经网络和符号概率程序结合在一起,来学习新型手写字符生成模型。使用更通用神经网络体系结构探索了两个替代模型。 我们比较了这三种模型中每种模型在保留字符类上可能性以及它们产品质量,发现我们混合模型学习了最有说服力表示,并从训练中得到了进一步概括。

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    别再追捧AI概念,来看腾讯AI商业化实践

    导语 | AI价值,要从实践中追寻。从1956年达特茅斯会议上学术概念,到今天在人脸识别、智能客服、智能家居、医疗诊疗、工业机器人、无人驾驶等领域多点开花,AI技术跨过了从概念到落地鸿沟。 从概念到实践,AI技术跨过了一道六十年鸿沟 人工智能基础技术逐渐成熟是其商业化前提,而在2020年,全面云计算时代带来丰富算力,5G加持下万物互联带来前所未有的海量数据资源,一个云计算、大数据 它们在从概念到落地过程中是怎样跨越鸿沟?在未来,AI技术还有哪些商业化可能方向?这是本届TVP AI技术闭门会想要与业界一起探讨问题。 本次TVP AI闭门会,将带你跨过概念鸿沟,探索AI商业落地。 在十亿级别日活微信端有何应用案例?在腾讯云海量客户场景下又为企业带来了怎样助力? 参会规则 此次“跨过概念鸿沟,探索AI落地” TVP AI技术闭门会采用线上会议形式,限量名额开放。

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    游戏概念生产车间,ludo.ai 人机协作加速游戏创意 | Mixlab AI游戏

    对于大多数80后而言,伴随着成长是红白机、街机、PC以及wii等家用机游戏。相信每一个喜欢游戏的人都和我一样,曾经梦想过亲自开发一款好玩游戏。 或者是成为一名游戏设计师:创作游戏,让游戏为玩家带来美好、吸引人和难以忘怀体验。 今天介绍一款AI工具,我们先来试用下: STEP 01 新建一款游戏 ? STEP 02 与AI协助 完成Game Design Document编辑 ? ludo.ai 是一款AI工具,主要目的是帮助我们完成一份游戏设计文档。 最大方便是提供了一个模板,在模板上提供了输入控件,从而联动AI功能。 技术上,是基于100万款游戏数据集,使用机器学习和自然语言处理进行处理。

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    转型AI产品经理需要掌握硬知识二:AI常见概念和算法梳理

    上一篇文章介绍AI产品经理能力模型,人工智能发展历史,人工智能常见概念结构梳理,也简要做了BAT人工智能优势分析,感兴趣朋友可以点击链接查看上文。 转型AI产品经理需要掌握硬知识一:AI产品能力框架和看待AI几个视角 本文将继续介绍Ai产品经理需要理解一些概念,常见AI算法,机器学习工作方式和三大流派,使用Tensorflow实现手写数字识别 一、常用AI技术概念 提到人工智能,大家应该都听说过这样几个概念:人工智能,机器学习,深度学习,模式识别,知识图谱,卷积神经网络,递归神经网络,以及与人工智能直接相关概念,如云计算,数据挖掘等,这些概念之间是什么关系呢 笔者找到了一张这些概念关系图,可以将上述概念串在一起,更易理解,如下图所示: ? 1、人工智能>机器学习>深度学习 人工智能(Artificial Intelligence):英文缩写为AI。 下面将介绍学习过程中一些常见算法分类,AI产品未必掌握具体算法实现细节,但是需要掌握一些常见算法概念,它们可以处理什么类型问题,有什么优点,一般应用在哪些领域。

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    转型AI产品经理需要掌握硬知识(一):AI产品经理能力模型和常见AI概念梳理

    AI产品经理可能将成未来一个主流细分岗位,而且因为AI对应行业不同,AI产品经理下面将衍生出大量细分行业AI产品经理。 人工智能技术正处于高速发展时期,充满了不确定性,所以产品经理认知极限一定程度上影响了产品未来,本文将总结人工智能领域一些基本概念,认知极限需要靠阅读最前沿paper和团队AI科学家/工程师多交流 2、AI产品经理≠AI科学家,应用实现门槛不高 提到AI大家第一印象可能想到是复杂数学公式,天书一样算法模型,需要学习AI难如登天。 三、看待人工智能几个视角 人工智能领域包含大量概念和定义,如监督学习,机器学习,强化学习,强人工智能等,最初学习时候很容弄混,其实很多概念是不同角度观察结果,还有些概念是嵌套关系,现将人工智能领域概念从不同视角进行梳理 下一篇文章将介绍AI常见算法和常见AI产品使用技术模型,并介绍一些常见模型概念,如卷积神经网络,递归神经网络等,同时将分享如何利用TensorfLow快速实现手写数字识别,准确度可达到98%,通过这个过程

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    AI时代来临,工具、概念催生新金融科技

    文|孟永辉 继阿里、百度宣布开始进入人工智能领域后,传统科技巨头联想同样宣布进入人工智能AI领域。人工智能从之前不切实际逐步落地到现实当中。 伴随着金融服务平台不断出现还有各种金融概念层出不穷,区块链、虚拟货币等新概念也在不断出现。在这样一种情况下,如果我们依然继续按照老方式进行操作的话,显然已经无法跟上金融行业发展步伐。 试想一下,如果我们生活已经与无人驾驶、AI等新技术联系在了一起,而金融行业还停留在是十几年前,甚至几十年前水平,那将会是一种怎么样境况。 其次,从概念上看。相对于工具端对于金融行业影响直接、简单,人工智能对于金融行业底层概念影响显得更加潜移默化。 通过与金融行业产生联系,人工智能将会带给金融行业更多概念,智能投顾、智能风控、智能分析等诸多概念不断出现正是这种现象最为直接体现。

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    【谷歌草绘RNN瞄准超级AI】源自壁画飞跃,AI 学会归纳抽象概念

    名为 SketchRNN AI 系统,能够“以和人类相似的方式归纳抽象概念”,画出事物草图。 这一方面反映了谷歌尝试理解人类本质特征并用 AI 进行模拟通用 AI 研究方向,一方面又很可能确实成为 AI 智能飞跃奠基工作,是“迄今为止最令人兴奋项目”。 AI 画草图—— “以和人类相似的方式归纳抽象概念" 人类自从开始在岩石上作画,认知能力就产生了一个飞跃——现在,计算机也在学着做同样事情。 想象一下,有个人让你画一只猪,再画一辆卡车。 上面那张猪卡车作者实际上是一个称为 SketchRNN AI 系统,它是谷歌 AI 是否能创造艺术作品研究项目的一部分。 他们勾勒出了“猪”总体概念,而不是任何特定一只。也就是说,我们大脑如何存储“猪概念”和我们如何画猪之间有一个联系。学习如何画猪,也许会学到一些人类抽象综合能力。 以下是软件工作原理。

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    关于AI7个误解 | 人工智能核心概念对比

    所以,如果你是关心你企业发展高管,这些有关AI媒体报道可能会引出两个恼人问题: 第一, AI商业潜力是真是假? 第二, AI如何应用于我产品? 第一个问题答案是肯定AI具有商业潜力。 要想让AI为企业接受,我们需要更加透明,以下是3个有关AI关键概念解释: 训练数据(TD):训练数据是机器学习初始数据集。 理解AI基础公式是:AI=TD+ML+HITL。 ? 这就消灭了机器取代人类AI神话。真相是,AI是机器强化人类。 神话7:AI=ML 主流媒体有关AI最后一个神话是把人工智能和机器学习当做一回事了。 你可以用AI7个真相代替AI7个神话: 真相1:AI=TD+ML+HITL 真相2:AI适用所有企业。 真相3:AI适用现存小问题。 真相4:算法并不比训练数据质量和数量更重要。

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    概念与风口中AI医疗,如何在基层医疗“见真章”?

    (图片来自《麻省理工科技评论》发布AI医疗:亚洲发展空间、能力和主动健康未来》) 毫无疑问,光环加身、显得高大上AI医疗,它最先、最有价值落地,正发生在基层医疗身上,类似百度AI医疗与基层医疗融合这样案例 问题在于,像百度这样企业,AI越来越强,技术把控也越来越前沿,当它要把AI技术应用到面向基层普惠医疗这件事上,AI到底要做什么、能做什么? 严格来说,上文MIT报告所重点强调CDSS只是百度大脑AI技术驱动AI医疗品牌“灵医智惠”一个部分,该品牌对外称以“循证AI赋能基层医疗”为愿景,有一整套面向基层医疗赋能体系。 4、从AI“黑盒”,到医疗“白盒” 随着AI算法越加“精密”,神经网络复杂度不断提升,很多时候,算法工程师们都开始无法理解自己设计AI在计算与输出结果时究竟是如何“想”,只是知道这些结果有效性如何 举目望去,这样AI才是在做一件真正推动社会进步事,脱离单纯技术概念,塑造广泛社会价值。

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    一.白话神经网络和AI概念入门普及

    第一篇文章主要讲解神经网络基础概念,主要结合作者之前博客和"莫烦大神"视频介绍,后面随着深入会讲解具体项目及应用。基础性文章,希望对您有所帮助,如果文章中存在错误或不足之处,还请海涵。 文章目录: 一.白话神经网络 二.神经网络概念梳理 代码下载地址(欢迎大家关注点赞): https://github.com/eastmountyxz/ AI-for-TensorFlow https: //github.com/eastmountyxz/ AI-for-Keras 一.白话神经网络 第一部分将简单讲解"莫烦大神"网易云课程对神经网络介绍,讲得清晰透彻,推荐大家阅读;第二部分将讲述我理解 ---- 二.神经网络概念梳理 前面通过白话文讲述了神经网络之后,接下来我们对神经网络概念从头再梳理一遍,这也是为后续深入学习奠定基础。 左边三条竖直图像列显示是神经网络中三个隐藏层输出,可以看出,随着层次不断深入,越深层次处理细节越低,例如层3基本处理都已经是线细节了。

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    概念

    熵,从统计学角度,表示某个宏观状态微观状态数,熵越大,某个宏观状态微观状态越多,宏观状态信息量越大,该宏观状态对应封闭系统越混乱,在没有外界干预情况下,封闭系统总是向着状态混乱方向发展 以下部分转载自:百度百科:熵(统计物理与信息论术语) 熵 (统计物理与信息论术语) 编辑 熵概念[1] 是由德国物理学家克劳修斯于1865年所提出。 中文名 熵 外文名 entropy 提出人 克劳修斯 提出时间 1865年 目录 1 “熵”概念提出 2 “熵”统计物理解释 3 “熵”信息论解释 4 “信息熵”和热力学熵联系 “熵 ”概念提出 编辑 熵(希腊语:entropia 英语:entropy)概念是由德国物理学家克劳修斯于1865年所提出。 “熵”信息论解释 编辑 1948年,香农将统计物理中熵概念,引申到信道通信过程中,从而开创了”信息论“这门学科。香农定义“熵”又被称为“香农熵” 或 “信息熵”, 即 ?

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    Hadoop概念

    首先是集群规模,从最开始几十台机器规模发展到能支持上千个节点机器,中间做了很多工程性质工作;然后是除搜索以外业务开发, Yahoo 逐步将自己广告系统数据挖掘相关工作也迁移到了 Hadoop 在 2008 年时侯,一位 Google 工程师发现要把当时 Hadoop 放到任意一个集群中去运是一件很困难事情,所以就与几个好朋友成立了ー个专门商业化 Hadoop 公司 Cloudera 概念“Map(映射)”和“Reduce(归纳)”以及它们主要思想,都是从函数式编程语言借来,还有从矢量编程语言借来特性。 当前软件实现是指定一个 Map(映射)函数,用来把一组键值对映射成一组新键值对,指定并发 Reduce(归纳)函数,用来保证所有映射键值对中每一个共享相同键组,如图 1-6 所示。 ? ApplicationMaster(YARN 中使用 Resource Container 概念来管理集群资源,Resource Container 是资源抽象,每个 Container 包括一定内存

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    链表概念

    链表概念 使用数组存放大量数据时,需要事先定义固定长度数组,当数组元素个数不确定时,需要定义足够长数组,这样会造成内存空间浪费。 而且根据数组存储方式,数组所有元素必须占用连续内存空间。 链表是一种常见重要数据结构,可以存储多个同类型数据,它是动态地进行存储分配一种数据结构。 因此链表没有使用数组时限制,它可以根据实际需要动态地申请内存空间,并且所申请内存空间也不要求是连续 结点是链表基本存储单位,一个结点对应链表中一个数据元素,所有的结点具有相同数据结构。 链表中每个结点包括数据域和指针域两个部分,其中数据域存放结点数据,指针域存放下一个结点地址。 单向链表是链式存储结构中最简单一种方式,链式存储结构最基本特点是每个结点都存储它后续结点地址,不需要占用连续内存空间。

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    事务概念

    事务概念 事务必须服从ACID原则。ACID指的是原子性(atomicity)、一致性(consistency)、隔离性(isolation)和持久性(durability)。 一致性:事务执行使数据从一个状态转换为另一个状态,但是对于整个数据完整性保持稳定。 隔离性:在该事务执行过程中,无论发生任何数据改变都应该只存在于该事务之中,对外界不存在任何影响。 只有在事务确定正确提交之后,才会显示该事务对数据改变。其他事务才能获取到这些改变后数据。 持久性:当事务正确完成后,它对于数据改变是永久性。 2. 在他撤回存钱操作后,余额依然为他存钱之前100元。所以那5块钱到底扣了谁? 脏读:一个事务读取到另一个事务未提交更新数据。 小明银行卡余额里有100元。 但是这个时候,他女朋友看中了一件衣服95元,她正在使用小明银行卡付款。于是小明在付款时候,程序后台读取到他余额只有5块钱了,根本不够10元,所以系统拒绝了他交易,告诉余额不足。

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    大咖 | 《深度学习革命》作者:人们对AI概念理解存在偏差

    但是,你真的理解这些概念么? 其实,人们对这些词语很多理解都存在偏差。 对基本概念误解必然导致对人工智能错误解读。因此“杀手AI”、“机器人使我们过时”等话题便应运而生。 ? 但这些是不同东西,你能解释一下吗? ? S: AI可以追溯到1956美国,当时工程师们决定编写一个试图模仿人类智能计算机程序。在AI中,一个新领域成长起来,称为机器学习。 S: 我可以在历史上特定时刻确定这一点,即2012年12月NIPS会议,也是最大AI会议。 我们越来越多地了解大脑如何工作,而这将反映在AI中。但与此同时,AI研究者也创造了一整套学习理论,可用于理解大脑,让我们分析成千上万神经元以及他们活动是如何产生。 from=singlemessage&isappinstalled=0 【今日机器学习概念】 Have a Great Definition

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    RabbitMQ 概念

    文章目录 RabbitMQ 概念 1. 四大核心概念 2. RabbitMQ 核心部分 3. 各个名词介绍 RabbitMQ 概念 RabbitMQ 是一个消息中间件:它接受并转发消息。 RabbitMQ 与快递站主要区别在于,它不处理快件而是接收,存储和转发消息数据。 1. 四大核心概念 ? 队列仅受主机内存和磁盘限制约束,本质上是一个大消息缓冲区。许多生产者可 以将消息发送到一个队列,许多消费者可以尝试从一个队列接收数据。 Broker:接收和分发消息应用,RabbitMQ Server 就是 Message Broker Virtual host:出于多租户和安全因素设计,把 AMQP 基本组件划分到一个虚拟分组中 ,类似于网络中 namespace 概念

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    AI技术说:人工智能相关概念与发展简史

    作为近几年一大热词,人工智能一直是科技圈不可忽视一大风口。随着智能硬件迭代,智能家居产品逐步走进千家万户,语音识别、图像识别等AI相关技术也经历了阶梯式发展。如何看待人工智能本质? 人工智能飞速发展又经历了哪些历程?本文就从技术角度为大家介绍人工智能领域经常提到几大概念AI发展简史。 一、人工智能相关概念 1、人工智能(Artifical Intelligence, AI):就是让机器像人一样智能、会思考, 是机器学习、深度学习在实践中应用。 深度学习概念源于人工神经网络研究。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象高层表示属性类别或特征,以发现数据分布式特征表示。 在谷歌AlphaGo学习围棋等等领域,AI已经超越了人类目前水平极限。 为了方便大家理解,我们将上文提到四个概念关系用下图表示。

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